ОПЫТ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ GPGPU Станислав Юрьевич Сартасов, аспирант кафедры системного программирования Математико-

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Алгоритм приближённого joinа на потоках данных Выполнил : Юра Землянский, 445 группа Научный руководитель : Б.А. Новиков СПб, 2011 Санкт-Петербургский.
Advertisements

Методы предварительной обработки дактилоскопических изображений в биометрических системах идентификации личности Магистерская диссертация Кривицкой Д.П.
Сравнительный анализ различных реализаций фильтра Гаусса.
Алгоритм построения оценок весов интентов для многозначных запросов Артём Григорьев 445-ая группа Кафедра Системного программирования Математико-механический.
Программный комплекс «Интерактивная информационная доска» Дроздова Юлия.
МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (национальный исследовательский университет) (национальный исследовательский университет) Факультет прикладной математики.
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Математико-механический факультет Кафедра системного программирования Автоматизация выбора оптимальной.
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Санкт-Петербург 2009 Санкт-Петербургский государственный университет.
Научные руководители: доктор технических наук Селянинов Михаил Юрьевич, старший преподаватель Позняков Андрей Михайлович Выделение контуров при цифровой.
Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов С.М.Вишняков научный руководитель: д.т.н. А.В.Бухановский.
Алгоритмы и методы поиска событий в видео потоке Вороной А.С. Научный руководитель: проф. Башков Е.А.
Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов С.М.Вишняков научный руководитель: д.т.н. А.В.Бухановский.
Модифицированный критерий оценки качества восстановленных изображений Министерство образования и науки Российской Федерации Ярославский государственный.
Разработка программного комплекса для определения положения мобильного робота по реперным точкам. Руководитель: Рубцов В. И. Докладчики: Филатов М. Ю.,
Поддержка избыточного кодирования. Оптимизация, настройка и аппробация выбранного алгоритма под поставленную задачу. Оценка полученных результатов Мальчевский.
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики Санкт-Петербург 2009 Санкт-Петербургский государственный университет.
Нейросетевые технологии распознавания пиксельных изображений Мальчевский Михаил Андреевич, 545 группа Научный руководитель : д. т. н., проф. А. В. Тимофеев.
Метод проекций яркости при поиске зрачка на изображении (для разработки системы диагностики состояния человека по движению глаз ) Шестнадцатая научная.
Разработка алгоритмов распознавания текста на основе клеточных автоматов Автор: Суясов Д. И. Руководитель: Шалыто А. А., д.т.н., профессор.
Методы выбора оптимального набора информативных признаков для задач классификации текстов Борисова Татьяна 3 курс ВМК МГУ.
Транксрипт:

ОПЫТ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДАКТИЛОСКОПИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ GPGPU Станислав Юрьевич Сартасов, аспирант кафедры системного программирования Математико- Механического факультета СПбГУ Научный руководитель: д.ф.-м.н. проф. Терехов А.Н.

План доклада Биометрическая идентификация и проблема масштабирования Системные ошибки Биометрическое слияние и классификация Дактилоскопические алгоритмы Улучшение изображений FingerCode Распознавание по минуциям

Биометрическая идентификация

Проблема масштабирования Сравнение один ко многим Больше отпечатков Больше времени

Системные ошибки

Биометрическое слияние Классификация Слияние Мультибиометрия Исходных данных Алгоритмов Метрики или ранга На основе принятия решения Классификация Гальтона-Генри Основанные на Гальтона-Генри Кластеризация Непрерывная

Непрерывный классификатор A. Lumini, D. Maio, D. Maltoni Сопоставление с отпечатком точки многомерного пространства Ранжирование Выбор k наилучших ИЛИ пороговая функция CMC(k)

Непрерывный классификатор

FingerCode

A. Jain, S. Prabhakar, L. Hong, S. Pankanti, Michigan State University Выделение ядра отпечатка Отдельная проблема Формирование области из концентрических колец Свёртка области фильтрами Габора Расчёт среднего отклонения цвета пикселов в каждом секторе Подходит для непрерывной классификации

Настройка FingerCode Размер колец под размер отпечатка Число фильтров Число колец Число секторов Тестовые прогоны для оптимизации FAR(k), FRR(k) CMC(k)

NVIDIA CUDA

Результаты

Улучшение изображения

Попиксельная нормализация Контекстная фильтрация Фильтры Габора Преобразование Фурье Блочная Непрерывная Пирамидальное

Улучшение изображения

Результаты Распараллелен каждый этап Без использования сепарабельности Свёртка не оптимальна Направленная фильтрация с применением общей и константной памяти CPU: 7800 мс CUDA: 50 мс

Распознавание по минуциям

Выделение минуций Бинаризация, утончение линий, выделение связей Выделение минуций из изображения в оттенках серого

Выделение минуций

Результаты Параллелизация свёртки Свёртки не оптимальны Поиск максимумов последовательный CPU: мс CUDA: 60 мс

Сопоставление минуций

Двухуровневая архитектура

СПАСИБО!